Cloud-Lösungen

Wir entwerfen Software, um das Beste aus modernen öffentlichen Cloud-Plattformen herauszuholen.

Was ist Cloud

Cloud-Computing ermöglicht es Unternehmen, Infrastruktur zu mieten, anstatt sie zu besitzen. Unternehmen können ihre Nutzung nach Bedarf erhöhen oder verringern und zahlen pro Sekunde für die Servernutzung. AWS (Amazon), Azure (Microsoft) und GCP (Google) sind die führenden Anbieter in diesem Bereich.

Was kann die Cloud heute tun

Über das Hosten von Servern und die Bereitstellung grundlegender Infrastruktur hinaus bieten moderne Cloud-Plattformen fortschrittliche Dienste wie Datenbanken, Analytik, maschinelles Lernen und einsatzbereite KI-Modelle. Diese Plattformen fungieren jetzt als universelle Marktplätze, auf denen verschiedene Systeme betrieben und angeboten werden. Viele Unternehmen sind auf diese Dienste angewiesen, um Daten und Anwendungen zu verwalten. Für einige ist die Cloud entscheidend, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Welche Cloud-Plattform sollten kleine Unternehmen für Analytik nutzen

Looker (ehemals Data Studio) von Google ist einfach einzurichten und verwendet eine transparente nutzungsabhängige Preisgestaltung, die ausschließlich von den für die Analyse benötigten Rechenressourcen abhängt. Es entstehen fast keine Kosten, wenn es inaktiv ist, wodurch Servergebühren oder monatliche Gebühren pro Benutzer vermieden werden, was es ideal für Startups oder explorative Projekte macht. Looker integriert sich nahtlos mit GCP und BigQuery und unterstützt verschiedene andere Datenquellen.

Power BI von Microsoft eignet sich gut für größere Unternehmen, die bereits Power BI-Abonnements und Erfahrung mit Microsoft-Technologien haben. Es integriert sich effektiv in den Microsoft-Stack und bietet zahlreiche Funktionen, die auf die Bedürfnisse von Unternehmen zugeschnitten sind. Es ist eine natürliche Wahl für Analyseprojekte, die von größeren Unternehmen oder Unternehmensabteilungen durchgeführt werden.

Ist datengestützte Entwicklung anders als reguläres Programmieren

Datengestützte Entwicklung basiert stark auf Experimenten, was sie von traditionellem Programmieren unterscheidet. Geschäftserwartungen, Anwendungsfälle, Funktionalitäten und Datenquellen werden iterativ entdeckt, anstatt im Voraus festgelegt zu werden. Schnelle Experimentierzyklen sind entscheidend für den Erfolg und erfordern oft Cloud-Technologien, um Ergebnisse zu erzielen. Daher werden datengestützte Lösungen oft als Cloud-Lösungen entwickelt.

Sollten meine Entwickler in der Cloud zertifiziert sein? Welche Zertifizierung?

Relevante Zertifizierungen sind im Allgemeinen vorteilhaft, auch wenn sie abgelaufen sind. Zertifizierungen zeigen, dass ein Entwickler alle wichtigen Funktionen einer Cloud-Plattform erkundet hat, nicht nur die, die in früheren Projekten verwendet wurden. Zertifizierungen können jedoch zeitaufwendig sein, und ein Entwickler mit zu vielen Zertifizierungen könnte das Verdienen von Abzeichen über praktische Arbeit priorisiert haben.

Cloud-Plattformen bieten vielfältige Werkzeuge und Technologien. Zertifizierungen sollten den Anforderungen der Stelle entsprechen. Ein zertifizierter Datenanalyst hat beispielsweise sehr unterschiedliche Fähigkeiten als ein DevOps-Ingenieur oder Cloud-Architekt.

Sollte der Entwickler alles über die Cloud wissen?

Entwickler haben in der Regel praktische Erfahrungen nur mit einem kleinen Teil dessen, was Cloud-Plattformen (und Computertechnologie im Allgemeinen) bieten. Ein Entwickler kann ein ganzes Jahr produktiv damit verbringen, nur eine Handvoll von Cloud-Funktionen unter Hunderten oder Tausenden zu nutzen. Die Technologielandschaft entwickelt sich schnell, was es nahezu unmöglich macht, über alles auf dem Laufenden zu bleiben. Ein guter Entwickler bleibt sich der Branchentrends bewusst, hält sich auf hohem Niveau informiert und lernt spezifische Themen, wenn sie relevant werden.

Wie führt man eine einmalige Datenanalyse durch

Eine einmalige Datenanalyse oder Berichterstattung umfasst oft das Sammeln, Filtern und Vorbereiten von Daten, selbst wenn die Ergebnisse nur einmal verwendet werden. Der erforderliche Aufwand kann mit der Entwicklung eines vollständigen analytischen Produkts vergleichbar sein, das für den langfristigen Einsatz gedacht ist.

Diese Projekte erfordern typischerweise schnelles Experimentieren, unterstützt durch flexible Dashboards, die mit wenigen Klicks modifiziert und sofort auf große Mengen von Live-Daten angewendet werden können, um Ergebnisse zu testen. Solches Experimentieren führt oft zu Spitzen im Ressourcenverbrauch, bei denen Cluster von Servern umfangreiche Datensätze analysieren, um ein weiteres potenzielles Muster zu erkunden. Dieser Ansatz unterscheidet sich erheblich von den vorhersehbaren Arbeitsabläufen, die für geplante analytische Berichterstattung erforderlich sind, bei denen Stabilität bei der Bereitstellung und kontrollierter Ressourcenverbrauch im Vordergrund stehen. Daher sind Cloud-Lösungen zum Standard für die Durchführung einmaliger Analysen geworden.

Google Looker ist ein starker Kandidat für einmalige Analyseprojekte, insbesondere in Verbindung mit BigQuery von GCP. BigQuery bietet kostengünstigen Datenspeicher und die Möglichkeit, große Servercluster zu nutzen, um komplexe Abfragen auszuführen, ohne während der Inaktivität Kosten zu verursachen.